Банковский троян Ursnif обзавелся возможностью детектирования песочницы

Банковский троян Ursnif обзавелся возможностью детектирования песочницы

Банковский троян Ursnif обзавелся возможностью детектирования песочницы

Обнаруженные недавно образцы банковского трояна Ursnif включают функции анти-песочницы, основанные на сочетании положения курсора мыши и временных меток файлов. Также вредоносная программа, по словам экспертов Forcepoint, пытается украсть данные из почтового клиента Thunderbird.

Ursnif существует приблизительно с 2013 года, в основном он сосредоточен на краже конфиденциальной информации, например, паролей. Недавно обнаруженные исследователями варианты этого трояна распространялись через вредоносные письма электронной почты, содержащие зашифрованный документ Word в виде вложения, причем пароль был открытым текстом написан в теле письма.

Вредоносный документ содержит несколько обфусцированных файлов VBS, предназначенных для загрузки вредоносных DLL с помощью инструментария управления Windows (WMI).

Атака строится на том, чтобы заставить пользователей запустить файлы с расширением .docx. Как объясняют исследователи, эти файлы представляют собой три идентичных сценария VBS, которые содержат сильно обфусцированный код.

Затем вредонос удаляет DLL, предназначенную для проверки целостности, после этого проверяет наличие песочницы, что реализуется с помощью внедрения в процесс «explorer.exe».

Алгоритм анти-песочницы заключается в определении координат указателя мыши, чтобы отследить его перемещение, поскольку мышь не перемещается в среде песочницы. Эксперты отмечают, что сгенерированное на основе координат указателя значение потом используется для брутфорса собственного ключа дешифровки.

Ключ дешифровки представляет собой глобальную константу, используемую для декодинга API. Операции декодирования производятся во время выполнения, что означает, что анализаторы памяти не смогут сбросить весь поток памяти вредоноса.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru